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Cette recherche améliore le transfert de connaissances entre le kinyarwanda et le kirundi en utilisant des modèles multilingues.

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Cobweb/4L améliore la façon dont les machines apprennent le langage avec une méthode efficace.

Un cadre fusionnant des méthodes extractives et abstraites pour de meilleures résumés de documents vietnamiens.

Cet article examine comment les LLM peuvent identifier les variables manquantes dans la recherche scientifique.

Une méthode pour mettre à jour les grands modèles de langage de manière efficace et précise.

Présentation d'un ensemble de données pour évaluer la performance des systèmes RAG dans des scénarios du monde réel.

MEXMA améliore la représentation des phrases entre les langues, boostant les outils de communication multilingues.

Un aperçu des problèmes uniques rencontrés par les langues à faibles ressources et des solutions potentielles.

Juhaina est un nouveau modèle de langue pour les arabophones et anglophones qui prend en compte les contextes culturels.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles linguistiques interagissent grâce à des invites itératives.

Explorer comment les réponses du cerveau influencent notre compréhension du langage.

Un nouveau modèle améliore le traitement et l'analyse des textes sanskrits.

Les chercheurs présentent le dataset STOP pour analyser les biais dans les modèles de langage.

Examiner le rôle des émotions pour améliorer les interactions avec les modèles de langage.

Une nouvelle approche pour entraîner des modèles de langue améliore l'efficacité et la performance.

Nouvelles idées sur comment le contexte et la similarité influencent la performance des modèles de langage.

Cette étude aborde les défis des modèles audio pour les langues à faibles ressources.

La méthode GroupDebate réduit les coûts tout en améliorant la précision des discussions entre agents.

Cette étude améliore les systèmes de reconnaissance des émotions pour les langues moins courantes en utilisant des données à forte ressource.

Cette étude examine comment les modèles de langage créent des titres de papiers de recherche efficaces à partir de résumés.

Cette étude examine l'efficacité des autoencodeurs clairsemés pour comprendre les caractéristiques des modèles de langage.

MQM-APE améliore la qualité des évaluations de traduction automatique grâce à une analyse d'erreurs avancée.

De nouvelles fonctionnalités améliorent l'expérience utilisateur en compréhension d'écran et interactions multilingues.

Un nouveau cadre améliore la création de prompts pour les grands modèles de langage.

BrainKing évalue les compétences en résolution de problèmes des modèles linguistiques avec des infos limitées.

Une nouvelle méthode suit l'apprentissage des étudiants grâce à des conversations avec des tuteurs AI.

Cette méthode permet aux modèles de langage de prendre en compte des résultats alternatifs dans la génération de texte.

Une nouvelle approche pour évaluer les benchmarks de l'IA en matière de compréhension culturelle.

Apprends comment la quantification à faible bit améliore l'efficacité des grands modèles de langage.

Un nouveau jeu de données améliore l'évaluation des modèles de langage en termes de précision des essais cliniques.

Une nouvelle méthode pour créer des distracteurs intéressants dans les évaluations éducatives.

Cet article parle des nouvelles stratégies pour entraîner efficacement des systèmes de traduction vocale.

Examiner comment l'honnêteté impacte la fiabilité des modèles de langage.

Des recherches montrent des faiblesses dans la détection de la toxicité en ligne en utilisant des techniques d'art ASCII.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale pour les langues à faibles ressources sans texte.

Une nouvelle méthode facilite la compréhension grâce à une simplification efficace des phrases.

TrojVLM expose des vulnérabilités dans les modèles de langage visuels aux attaques de backdoor.

Améliorer les systèmes de traitement du langage pour mieux comprendre les significations des mots espagnols.

Une étude sur la détection automatique du langage offensant avec des techniques modernes.